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# RCF-Hyperparameter
<a name="rcf_hyperparameters"></a>

In der Anforderung [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) geben Sie den Trainingsalgorithmus an. Sie können auch algorithmusspezifische Hyperparameter als Maps angeben. string-to-string In der folgenden Tabelle sind die Hyperparameter für den Amazon SageMaker AI RCF-Algorithmus aufgeführt. Weitere Informationen sowie Empfehlungen zur Auswahl der Hyperparameter finden Sie unter [Funktionsweise von RCF](rcf_how-it-works.md).




| Name des Parameters | Description | 
| --- | --- | 
| feature\$1dim |  Die Anzahl der Funktionen im Datensatz. (Wenn Sie den Estimator [Random Cut Forest](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/unsupervised/randomcutforest.html) verwenden, wird dieser Wert für Sie berechnet und muss nicht angegeben werden.) **Erforderlich** Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1, max: 10000)  | 
| eval\$1metrics |  Eine Liste der zur Bewertung eines gekennzeichneten Testdatensatzes verwendeten Metriken. Folgende Metriken können für das Ergebnis ausgewählt werden: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/rcf_hyperparameters.html) **Optional** Gültige Werte: Liste mit möglichen Werten aus `accuracy` oder `precision_recall_fscore`.  Standardwert: `accuracy` und `precision_recall_fscore` werden beide berechnet.  | 
| num\$1samples\$1per\$1tree |  Anzahl der zufälligen Stichproben für jede einzelne Struktur aus dem Trainingsdatensatz. **Optional** Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 1, max: 2048) Standardwert: 256  | 
| num\$1trees |  Anzahl der Einzelstrukturen in der Gesamtstruktur. **Optional** Gültige Werte: Positive Ganzzahl (min: 50, max: 1000) Standardwert: 100  |